您可以估算每个类别的平均值或中位数。这对 100 岁以上的人来说效果不佳，但我怀疑除非贵国有许多百岁老人，否则将 100 岁归为 100 不会造成太大伤害。如果你有必要的编程技能，你可以使用从 70-74、75-79 等中抽取的制服来估算每个类别，拟合模型，重复 N 次，看看它有什么不同。我不建议手动这样做。

除非别无选择，否则我不建议对本质上连续的变量进行分类。它浪费信息并导致模型不可信，因为它预测效果在整个类别中保持平坦，然后突然在类别边界处跳转到新值。

针对 OP 在评论中添加的信息，即 100+ 类别中有 7%（等于 10），最好考虑如何在那里更明智地进行估算。如果该国公布这些年龄组的详细人口统计数据，那么这将有助于了解实际分布情况，但我怀疑披露控制会限制高龄人群的详细信息。尽管年龄的上限未知，但出于实际目的，我们可以假设它是 110。如果我们假设在这部分范围内的年龄形成一个三角形分布，下限为 100，上限为 110，众数为 100，则估计平均值为 103.3，因此我们可以将其用作 100 岁以上组中年龄的估算值。